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ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS ESPECIALIZACIÓN EN GERENCIA DE MERCADEO EEExxxttteeerrrnnnaaadddooo

PROGRAMA: ESPECIALIZACIÓN EN GERENCIA DE MERCADEO ASIGNATURA: ESTADÍSTICA PRE-REQUISITO: NINGUNO INTENSIDAD: 4 HORAS SEMANALES; TOTAL: 24 HORAS CICLO: PRIMER CICLO VIGENCIA: AÑO 2.009

MODULO 4 PRUEBAS DE HIPOTESIS Los intervalos de confianza sirven para verificar la validez de cualquier suposición hecha acerca de un valor de un parámetro poblacional. Este valor supuesto suele denominarse hipótesis estadística. La determinación de su validez se denomina dócima de una prueba estadística o docimasia de hipótesis. La técnica del uso de intervalos en docimasia de hipótesis se considerará más adelante. El propósito principal de la docimasia de hipótesis es hacer posible una elección adecuada entre dos hipótesis que se refieren al valor de un parámetro. Para ilustrar con un ejemplo, supongamos que un analista encargado del control de calidad de ciertos artículos, tiene que seleccionar entre las dos hipótesis (que deben ser excluyentes y exhaustivas) � � 0,30; � � 0,30 donde � es la proporción de artículos defectuosos. Si la proporción de artículos defectuosos excede el 30%, será necesario detener el proceso de producción. Supongamos que el supervisor del control de producción no puede analizar toda la producción, entonces el analista tomará una muestra y luego calculará la proporción de artículos defectuosos en la muestra, y con los conocimientos adecuados de las dócimas de hipótesis tomará una decisión. Propósito de una Dócima El propósito de una prueba de hipótesis no es cuestionar el valor calculado de la estadística de la muestra, sino hacer un juicio acerca de la diferencia entre la estadística de la muestra y el valor hipotético del parámetro. Pasos generales para una prueba de hipótesis: 1. Formulación de Hipótesis. Veamos un ejemplo: Un gerente de operaciones de

una compañía embotelladora de gaseosa elige como hipótesis inicial, que el proceso de embotellado funciona de manera adecuada cuando el promedio de llenado está en 750 mililitros, y no necesitará proceso correctivo. La hipótesis de que el parámetro poblacional media, es igual a 750ml, recibirá el nombre de

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hipótesis nula. El símbolo identifica la hipótesis nula y en este caso puede expresarse:

�: µ 750ml

En caso de que la hipótesis nula resulte ser falsa, algo entonces deberá considerarse como cierto. Para prever esta posibilidad se debe establecer una hipótesis alternativa. La hipótesis alternativa se identifica como �, y debe ser de tal naturaleza que si la hipótesis nula se toma como falsa, la alternativa debe considerarse como verdadera o viceversa (excluyentes). Si la información de la muestra indica que hay suficiente evidencia para decidir que no es probable que la hipótesis nula sea cierta, entonces se decidirá tomar como verdadera la hipótesis alternativa. Para el caso del llenado de las botellas de gaseosa, una hipótesis alternativa adecuada para revisar el proceso de llenado sería: H�: µ � 750ml Esto es si � resultase verdadera en la dócima, sería porque se acepta estadísticamente que el promedio de llenado, o es inferior a 750ml, lo cual afectaría a los compradores directamente, o porque es superior a 750ml, lo cual afectaría directamente a la compañía por el desperdicio. Cuando se “acepta” la hipótesis nula, no indica que ella sea del todo correcta sino que no existe suficiente evidencia para garantizar el rechazo. Las hipótesis que se manejarán son bilaterales como en el caso del ejemplo anterior, o unilaterales, cuando la hipótesis alternativa específica que el parámetro poblacional, es mayor o menor que el especificado en la hipótesis nula. Supongamos que en el caso de la embotelladora, la compañía estaría preocupada de parar el proceso para revisarlo cuando se embotella menos de 750ml. En este caso las hipótesis adecuadas serian: H: µ � 750ml (El proceso es adecuado) H�: µ � 750�� (El proceso no es adecuado)



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2. Determinar la estadística de prueba: El segundo paso en la docimasia de hipótesis es determinar cuál de las variables que se han estudiado, es la apropiada para aceptar o rechazar . Si el parámetro en la dócima es � (la media poblacional), se sabe que �� es el mejor estimador de �. Al docimar : � 750��, contra �: � � 750�� se desearía determinar la proximidad de "# a 750ml. Un valor de "# que sea mucho mayor o menor que 750ml, nos induciría a rechazar $. Un trabajo estadístico adecuado para docimar estas hipótesis sería la estandarización de "# : %#&'()*� , (�$ es el valor del

parámetro m, en la hipótesis nula). Ahora si "# se puede considerar con distribución normal,

%#&'+) √-. /; 0 aquí es la

estadística apropiada para la dócima. Una estadística válida, debe satisfacer:

� Su función de probabilidades ha de ser conocida. � Debe contener el valor del parámetro a que se refiere la dócima. � Todos los demás términos deben ser conocidos o poderse calcular por

medio de la muestra.

3. Determinar la región crítica: Como ya se insinuó, ciertos valores de la estadística de prueba conducen a la aceptación de , en tanto que otros llevan a rechazarlo (lo que equivale a aceptar �). El conjunto de valores que inducen a rechazar conforman la región crítica, y el conjunto de valores que llevan a aceptar , determinan la otra región denominada “región de aceptación”. El valor o valores críticos separan la región crítica o de rechazo , de la región de aceptación. El problema consiste en determinar la posición exacta de los valores críticos. Estos valores dependen del riesgo que uno esté dispuesto a admitir respecto a un par de errores denominados: Error Tipo I y error Tipo II. El error Tipo I, denotado 1, denominado nivel de significancia, es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula $, cuando ella es verdadera; y el



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error Tipo II denotado , es la probabilidad de aceptar la hipótesis nula , cuando es falsa. Estos errores son de tal naturaleza que cuando disminuye aumenta y viceversa. La mayoría de los problemas se resuelven simplemente fijando un valor para , pero si se desea mejorar el proceso de la dócima, para rechazar , debería luego escogerse la región crítica que dé lugar al menor valor de . En la mayoría de los casos, en los análisis de mercados, se utilizan valores para del 5% y del 1%.(No existe razón alguna que impida usar otros valores, generalmente pequeños de ). Cuando la dócima es bilateral aparecen 2 valores críticos; por ejemplo si

y si se utiliza la normal, los valores críticos estandarizados son .

Para con el uso de la normal, los valores críticos son

. Un esquema adecuado para , en una dócima bilateral con el uso de la normal, sería:

Un esquema adecuado para en una dócima unilateral con el uso de la normal, con región critica a la derecha, sería.

Región de

aceptación

-1,96 1,96

2,5%

Región crítica o de

rechazo

Región crítica o de

rechazo

Región de

aceptación

α= 5%

1,645



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En las hipótesis unilaterales, si la hipótesis alternativa es una relación de mayor que (>), entonces, la región de rechazo queda a la derecha. En el caso que la relación sea menor que (<) en la hipótesis alternativa, la región critica o de rechazo se ubicará al lado izquierdo (con un área igual al valor 1).

4. Calcular el valor del estadístico usado en la dócima: Utilizando la muestra se

calcula el valor de la estadística de prueba seleccionada en el paso 2. Para el caso de / %#&'+) √-. , se procede a reemplazar "# por el valor de la media muestral;

� por el valor de � en la hipótesis nula, y los valores de 2 3 4 que hacen parte de los datos conocidos del problema. De esta manera se consigue un / calculado (/567).

5. Tomar la decisión e interpretar: Si el valor calculado de la estadística de prueba está en la región crítica, se rechaza la hipótesis nula, y cuando cae en la región de aceptación, se acepta la hipótesis nula. Queda ahora al investigador interpretar y resumir la decisión en los términos estadísticos adecuados, ya que la mayoría de los resultados son utilizados por personas que no frecuentan la terminología estadística.

Ejemplo: Un analista en una compañía embotelladora de gaseosas. Conoce que el proceso de llenado de las botellas está bajo control, cuando el promedio de llenado es de 750ml. Toma para ello una muestra aleatoria de 36 botellas y encuentra que el promedio de llenado es apenas de 748ml. Si se sabe que la desviación estándar es de 5ml, el analista desea saber si el proceso está bajo control, usando un nivel de significancia del 5%.

1. Formulación de hipótesis: : � 750 �: � � 750

2. Estadística de prueba:



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Por Teorema del Límite Central z se aproxima a la normal

estandarizada.

3. Región critica:

4. Valor estandarizado:

5. Decisión e interpretación Como -2,4 está en la zona critica, se rechaza la hipótesis nula de que el llenado de las botellas es en promedio 750ml con un nivel de significancia del 5%. Por lo tanto el proceso necesita una revisión, al estar fuera del control establecido por la compañía.

Región de

aceptación

-1,96 1,96

2,5%



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Tabla referente a pruebas de hipótesis Parámetro Condiciones Estadística

1. Media

1.1 Población normal, 2conocida / %#&') √-.

1.2 Población normal, 2 desconocido

8 %#&'9 √-.

1.3 Población desconocida 4 � 30 / "# : �2 √4. , / "# : �; √4.

2. Proporción Aproximación normal 4�< � 3 / => : =

?�<4; @A "4

3. Varianza Población normal

χB-&�CD B4 : 1CFD2D

4. Bondad del Ajuste

Datos Categóricos χχχχBG&HCI J BKL : MLCI

MLG

LNH, GOPQ RSTSGUQ

5. Diferencia de Medias

Poblaciones normales varianzas conocidas

V BW�H : W�IC : BXH : XIC�YZHI[H \ ZII[I

Poblaciones normales

varianzas desconocidas varianzas iguales 4�,4D �15 (para poblaciones no

normales)

8B-]^-_&DC B"#� : "#DC : B�� : �DC?2̀aD4� \ 2̀aD4D

ZbaI B4� : 1CF�D \ B4D : 1CFDD4� \ 4D : 2

(varianza unificada)

Observaciones apareadas n pequeñas sin

condiciones de varianza

8B-&�C d� : ∆Ff √4g

6. Diferencia entre dos

proporciones

4�, 4D � 100

/ B�̂� : �̂DC : B=� : =DC?�̂�<̀�4� \ �̂D<̀D4D

�̂� "�4� �̂D "D4D

7. Igualdad de dos varianzas

Poblaciones normales muestras independientes iB-]&�,-_&�C F�DFDD



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Igualdad de medias

Poblaciones normales varianzas iguales

i Fjk Bl : 1C.Fjm B∑ 4o : lC.

Fjk J 4oBpqo : pqCDr

oN�

Fjm J JBpso : pt�CD-u

sN�r

oN�

Uso de los intervalos de confianza para pruebas de hip ótesis Se elabora un intervalo de confianza, con una confianza de (100% - 1% ), con base a los resultados muestrales y luego observamos si el valor hipotético está o no incluido en el intervalo. Si el valor hipotético está en el intervalo de confianza se acepta la hipótesis nula al nivel de significancia del 1%.

TALLER N° 3

1. Una panadería tuvo que pagar una multa por vender pan con peso menor al especificado. El peso establecido de cierto tipo de pan es de 20 gramos y de acuerdo a las disposiciones de ley el control gubernamental se hace al docimar H0: � 20wTQxOy versus H1:� � I�wTQxOy, con una muestra de n = 40 panes y un αααα = 5% El supervisor de control, encontró que "# 19,3{|}�~;,�~4 F 2,5{|}�~; ¿La multa estuvo bien aplicada?

2. Una fábrica de juguetes eléctricos compra periódicamente un gran número de

pilas. La política que sigue la fábrica es no aceptar nunca un lote a menos que sea posible rechazar con un 1 5% la hipótesis de que las pilas tienen una vida media de 50 horas o menos. La desviación estándar de las pilas ha sido de 3 horas. ¿Debería la compañía aceptar un lote, en que una muestra de 64 pilas mostrase una vida media de 50,5 horas?

3. Una firma dedicada a empaquetar fósforos para chimeneas utiliza una máquina

para colocar 18 fósforos por caja. Durante cierto tiempo, el proceso produce 400 cajas de las que se toma una muestra de 16 cajas. El número promedio por caja en la muestra es de 17 fósforos y la desviación estándar muestral de 2 fósforos. Tomando 1 5% y usando una dócima unilateral. ¿Debería



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aceptarse la hipótesis nula de que la media es igual a 18? Supóngase que la población es normal.

4. Supóngase que cierto supermercado está de acuerdo en pagar su publicidad

en un periódico si se establece que ese medio es leído por más del 50% de sus clientes. Si se toma una muestra de n=64 y se adopta un 1 1%. ¿Cuál es el número requerido (valor crítico) de clientes lectores del periódico que es necesario constatar para tomar la decisión de hacer la publicidad?

5. Una conocida compañía de seguros, estuvo anunciando en la televisión que

nueve de cada diez reclamaciones son atendidas a vuelta de correo dos días después de formuladas. Supóngase que se desea probar esta afirmación tomando H0: P = 0.90 H1: P < 0.90. ¿Qué decisión se tomará si hubo 85 reclamaciones atendidas de 100 muestreadas, usando un 1 5%?

6. En cierta cafetería ofrecen cuatro opciones de comidas rápidas. Con fines de

planeación, el gerente espera que los clientes elijan el menú en las proporciones siguientes:

Menú

elegido Perro

caliente Hamburguesa Pollo apanado Arepa de pescado

Proporción 0.20 0.50 0.20 0.10

De los 50 primeros clientes 15 elijen perro caliente, 20 hamburguesas, 5 pollo apanado y 10 arepa de pescado. El gerente se pregunta si debe modificar su esquema o si las desviaciones respecto a los valores esperados son simples variaciones aleatorias que se equilibrarán a la larga. Para aconsejar al gerente pruébese la dócima apropiada con un 1 1%.

7. Suponga que se formula la hipótesis de que la desviación estándar del

consumo en electrodomésticos anual por hogar en cierta comunidad es de $US 3000. En una muestra de 15 hogares aleatoriamente seleccionados, la desviación estándar es de S=$US 2000. Se supone que las cifras de consumo anual en electrodomésticos de la población es normal. ¿Puede rechazarse la hipótesis con un nivel de significancia del 5%?

8. Se hace una prueba con dos tipos de automóviles para verificar su rendimiento. Un grupo de 36 de ellos ha tenido un rendimiento de 24 millas por galón de gasolina, mientras que en el otro grupo, de 72, el rendimiento ha sido de 22,5 millas por galón. Si las varianzas poblacionales son 2�D 1,5 3 2DD 2,0 Determine si los dos tipos de automóviles tienen el mismo rendimiento utilizando un 1 1%.



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9. Supóngase que cierto periódico se vende en dos universidades. Una selección aleatoria de ventas semanales arroja los siguientes datos:

Tamaño de la

muestra Media Desviación

estándar Poblacional

Universidad 1 10 123 15 Universidad 2 6 108 13,6

Teniendo en cuenta la media (promedio de ventas) pruebe la hipótesis de que el periódico se vende más en la universidad 1 que en la 2, usando un 1 5% Suponga normalidad para las poblaciones.

10. Un investigador estudia si el peso de dos tipos de helado que se venden al mismo precio, es el mismo. Recolecta para ello la siguiente información:

Tipo I Tipo II N° de helados 8 10

Promedio de peso 120gr 100gr Desviación estándar muestral 17gr 23gr Si las poblaciones son normales y el investigador usó un 1 1%, bajo la suposición de igualdad de varianzas ¿Qué decisión tomó?.

11. Las ventas mensuales de un producto específico, se registraron por pares en dos ciudades, durante 5 meses. Pruebe la hipótesis de que las ventas medias en las dos ciudades son iguales, con un 1 5%.

Nº de ventas Nº de ventas Ciudad A Ciudad B

12 10 16 20 10 16 14 18 8 16

12. Una firma comercializadora de varillas para construcción sostiene que las varillas cuyo diámetro es de 1 pulgada, tienen una desviación estándar no mayor de 3mm. En una muestra de 12 varillas, practicada por un supervisor de obra la desviación estándar muestral es de 4,2mm. Se supone que la distribución de los diámetros es aproximadamente normal . ¿puede rechazarse la hipótesis al nivel de significancia del 5%?.



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13. Se diseña un nuevo proceso de producción de varillas estructurales para

reducir la variabilidad de los diámetros. Para probar el nuevo proceso se formula la hipótesis alternativa de que la varianza de los diámetros en el nuevo proceso es menor que la varianza del proceso antiguo . En una muestra de 4� 8 varillas de 1 pulgada de diámetro producidas por el nuevo proceso es F� 2,6�� y una muestra de 10 varillas producidas por el proceso antiguo FD 3,1��. ¿Puede rechazarse la hipótesis nula al nivel de significancia de 5%?

14. Históricamente un fabricante de televisores de pantalla LCD ha realizado 20%

de sus ventas en televisores de pantalla pequeña, 50% en la categoría de pantallas medianas (entre 21´ y 32´) y el 30% en pantallas grandes. Con el propósito de adecuar los programas de producción para el mes siguiente se toma una muestra de 120 compras realizadas la semana anterior y establece que 18 televisores vendidos fueron pequeños, 62 fueron medianos y 40 fueron de pantalla grande. Probar la hipótesis de que las ventas siguen el patrón histórico de frecuencias con un nivel de significancia del 5 %.

15. Cuatro tipos diferentes de publicidad de un producto en venta fueron instalados en 12 establecimientos de venta al detal. Se asignaron aleatoriamente los tipos de publicidad y los establecimientos de tal manera que cada tipo de publicidad fue asignado en tres establecimientos de los 12. Luego se tomaron reportes de ventas según la siguiente tabla:

Tipo de

publicidad N° de unidades vendidas Total ventas

Ventas medias

P1 40 44 42 126 P2 52 55 58 165 P3 46 40 45 131 P4 50 60 48 158

Pruebe la hipótesis de que no hay diferencia en los diferentes tipos de publicidad usando un nivel de significación del 5%



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